Geomesa SQL 查询：使用 GeoTools 实现 SQL 查询

Geomesa 提供了一种名为 GeoTools 的工具，可以在 Java 中使用它来查询数据。GeoTools 提供了 SQL 解析器，可以将 SQL 查询语句转换为 ECQL 查询语句。因此，您可以使用 GeoTools API 中的 SQL 查询解析器来实现 SQL 查询而不是使用 ECQL。以下是一个示例：

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.geotools.data.DataStore;
import org.geotools.data.DataStoreFinder;
import org.geotools.data.Query;
import org.geotools.data.simple.SimpleFeatureCollection;
import org.geotools.data.simple.SimpleFeatureSource;
import org.geotools.factory.CommonFactoryFinder;
import org.geotools.filter.text.cql2.CQLException;
import org.opengis.feature.simple.SimpleFeature;
import org.opengis.feature.simple.SimpleFeatureType;
import org.opengis.filter.Filter;
import org.opengis.filter.FilterFactory2;

public class SqlQueryExample {

  public static void main(String[] args) throws IOException, CQLException {
    // 连接数据存储
    Map<String, Object> connectionParams = new HashMap<>();
    connectionParams.put('url', 'accumulo://localhost:2181/geomesa');
    connectionParams.put('user', 'myuser');
    connectionParams.put('password', 'mypassword');
    connectionParams.put('tableName', 'mytable');
    connectionParams.put('useMock', 'false');
    DataStore dataStore = DataStoreFinder.getDataStore(connectionParams);

    // 获取要素源和类型
    SimpleFeatureSource featureSource = dataStore.getFeatureSource('mytable');
    SimpleFeatureType featureType = featureSource.getSchema();

    // 解析 SQL 查询
    FilterFactory2 filterFactory = CommonFactoryFinder.getFilterFactory2();
    String sql = 'SELECT * FROM mytable WHERE name = 'John'';
    Query query = new Query();
    query.setFilter(filterFactory.literal(true));
    query.setMaxFeatures(Integer.MAX_VALUE);
    query.setStartIndex(0);
    query.setTypeName(featureType.getTypeName());
    query.setHandle('sql');
    query.setPropertyNames(Query.ALL_NAMES);
    query.setSortBy(new String[] { 'timestamp' });
    query.setHints(new HashMap<>());
    query.getHints().put(QueryHints.QUERY_INDEX_FORCE_CHOICE, Boolean.TRUE);
    query.getHints().put(QueryHints.QUERY_INDEX, 'myindex');
    query.getHints().put(QueryHints.QUERY_INDEX_LOGGING, Boolean.TRUE);
    query.getHints().put(QueryHints.QUERY_PLAN_EXPLAIN, Boolean.TRUE);
    query.getHints().put(QueryHints.QUERY_TIMEOUT, 60000L);
    Filter filter = filterFactory.sql(sql, featureType);
    query.setFilter(filter);

    // 执行查询并打印结果
    SimpleFeatureCollection features = featureSource.getFeatures(query);
    try (SimpleFeatureIterator iterator = features.features()) {
      while (iterator.hasNext()) {
        SimpleFeature feature = iterator.next();
        System.out.println(feature.getID() + ': ' + feature.getAttribute('name'));
      }
    }

    // 关闭数据存储
    dataStore.dispose();
  }
}

在此示例中，我们使用了 filterFactory.sql() 方法将 SQL 查询语句转换为 Filter 对象，然后将其设置为查询的过滤器。请注意，我们还设置了一些查询提示，例如强制使用索引，选择索引和查询超时。这些提示是可选的，但可以帮助优化查询性能。